目的基于血清学标志物构建早产儿视网膜病变(ROP)患儿预后的Nomogram预测模型,并验证模型的预测价值。方法选取2022年1月至2024年1月河北医科大学第二医院收治的195例(390眼)ROP患儿,治疗后随访3个月,根据预后情况分为预后不良组(n=41)...目的基于血清学标志物构建早产儿视网膜病变(ROP)患儿预后的Nomogram预测模型,并验证模型的预测价值。方法选取2022年1月至2024年1月河北医科大学第二医院收治的195例(390眼)ROP患儿,治疗后随访3个月,根据预后情况分为预后不良组(n=41)、预后良好组(n=154)。比较两组患儿一般资料、治疗前血清学标志物[血管内皮生长因子(VEGF)、胰岛素样生长因子-1(IGF-1)、谷氨酸(Glu)、信号转导和转录激活因子3(STAT3)、低氧诱导因子3α(HIF-3α)]水平,通过LASSO-Logistic回归分析ROP患儿预后不良的影响因素,根据影响因素构建ROP患儿预后不良的Nomogram预测模型,通过受试者工作特征曲线、校准曲线及决策曲线验证模型的预测价值。结果预后不良组患儿1 min Apgar、5 min Apgar、病情程度重度占比、支气管肺发育不良占比、败血症占比及治疗前血清VEGF、Glu、STAT3、HIF-3α水平均高于预后良好组,胎龄、出生体重、血清IGF-1水平均低于预后良好组(均为P<0.05);LASSO-Logistic回归分析显示,胎龄、病情程度、支气管肺发育不良、败血症及治疗前血清VEGF、IGF-1、Glu、STAT3、HIF-3α水平均为ROP患儿预后不良的影响因素(均为P<0.05);根据影响因素构建ROP患儿预后不良的Nomogram预测模型,该模型预测ROP患儿预后不良的曲线下面积为0.943(95%CI:0.907~0.978),具有较高预测效能,该模型的校准度良好,预测结果与实际观测结果有较好的一致性,且在预测ROP患儿预后不良方面拥有良好的临床效用。结论血清VEGF、IGF-1、Glu、STAT3、HIF-3α水平均为ROP患儿预后的影响因素,基于以上血清学标志物构建的ROP患儿预后的Nomogram预测模型具有较高应用价值。展开更多
文摘目的基于血清学标志物构建早产儿视网膜病变(ROP)患儿预后的Nomogram预测模型,并验证模型的预测价值。方法选取2022年1月至2024年1月河北医科大学第二医院收治的195例(390眼)ROP患儿,治疗后随访3个月,根据预后情况分为预后不良组(n=41)、预后良好组(n=154)。比较两组患儿一般资料、治疗前血清学标志物[血管内皮生长因子(VEGF)、胰岛素样生长因子-1(IGF-1)、谷氨酸(Glu)、信号转导和转录激活因子3(STAT3)、低氧诱导因子3α(HIF-3α)]水平,通过LASSO-Logistic回归分析ROP患儿预后不良的影响因素,根据影响因素构建ROP患儿预后不良的Nomogram预测模型,通过受试者工作特征曲线、校准曲线及决策曲线验证模型的预测价值。结果预后不良组患儿1 min Apgar、5 min Apgar、病情程度重度占比、支气管肺发育不良占比、败血症占比及治疗前血清VEGF、Glu、STAT3、HIF-3α水平均高于预后良好组,胎龄、出生体重、血清IGF-1水平均低于预后良好组(均为P<0.05);LASSO-Logistic回归分析显示,胎龄、病情程度、支气管肺发育不良、败血症及治疗前血清VEGF、IGF-1、Glu、STAT3、HIF-3α水平均为ROP患儿预后不良的影响因素(均为P<0.05);根据影响因素构建ROP患儿预后不良的Nomogram预测模型,该模型预测ROP患儿预后不良的曲线下面积为0.943(95%CI:0.907~0.978),具有较高预测效能,该模型的校准度良好,预测结果与实际观测结果有较好的一致性,且在预测ROP患儿预后不良方面拥有良好的临床效用。结论血清VEGF、IGF-1、Glu、STAT3、HIF-3α水平均为ROP患儿预后的影响因素,基于以上血清学标志物构建的ROP患儿预后的Nomogram预测模型具有较高应用价值。
